Hugging Face发布半年度开源模型现状报告（二）

5.不同厂商内部模型产品下载量分化

MiniMax在Hugging Face上的2026年下载量几乎全部来自700亿参数以上模型，月之暗面这一比例达到88%，DeepSeek和智谱分别为55%和39%。美国企业则主要依靠中小模型获得下载量，谷歌、微软和IBM Granite的700亿参数以上模型下载占比接近于零，英伟达和Meta分别约为14%和9%（图6）。

图6 2026年Hugging Face上各规格模型2026年下载量

6.模型的采用率和关注度出现分化

图7展示了点赞量前25和下载量前25的模型几乎分为两个区域，2026年1月-8月，Hugging Face平台模型点赞量和下载量最高的前25个模型中只有一个模型重叠。报告指出，点赞和下载是对模型的不同反映，对应模型的不同的阶段，Kimi-K3、DeepSeek-R1等前沿模型发布后容易迅速获得大量社区关注获得高点赞量，而更多稳定的成熟模型及小模型被持续调用和整合，拥有更高的实际下载量。点赞量和下载量不能相互替代，模型的社区热度和使用情况出现分化。

图7 点赞量和下载量top25模型对比

7.中国开放大模型开源许可条款普遍宽松

在178个中国企业发布的200亿以上参数规模的模型中，有59%采用Apache 2.0协议, 22%采用MIT协议，两者合计81%。美国20B以上的模型中，Apache协议占20%，MIT协议占9%，41%采用其他协议，30%未明确声明许可（图8）。相比之下，中国企业发布的大模型普遍采用更宽松的许可协议，允许进行模型修改、分发和商业使用。对开放模型企业而言，商业收益更多来自API调用、云服务、企业部署等。与此同时，开放模型和商业收益之间的新型许可模式也在建立，随着模型规模扩大和训练成本增加，Kimi-K3、Qwen 3.8等模型已加入非商业使用限制等要求。

图8  中美开放模型许可协议对比

8. 模型部署工具增速加快

围绕模型部署的开发工具在快速增长（图9）。GGUF和llama.cpp等量化技术可使万亿参数模型在消费级设备上运行。自2026年2月发布ggml和llama.cpp以来，更多开发者和社区成员取代了批量制作模型量化版本的专业账号，模型量化从一项专门化工作逐渐变成开放模型社区的标准操作。

图9  GGUF版本仓库数量

总结

Hugging Face2026开源模型报告可看出，最前沿的超大模型继续抬高能力上限，并获得大量社区关注，但真正形成大规模下载的往往是中小模型和成熟完整的模型家族。与此同时，Apache、MIT等宽松许可降低二次开发限制，Qwen模型开源生态繁荣，GGUF、llama.cpp等工具进一步降低实际部署门槛，开放模型的竞争不再只停留在开放权重，而是逐渐形成一条从基础模型发布、社区关注、二次开发、量化适配、实际部署的完整链条。

参考资料：

[1] Hugging Face. State of Open Models: Summer 2026 Observations[EB/OL]. (2026-08-14)[2026-08-27]. https://huggingface.co/blog/state-of-open-models-summer-2026

[2] Hugging Face. State of Open Source on Hugging Face: Spring 2026[EB/OL]. (2026-03-17)[2026-08-27].https://huggingface.co/blog/huggingface/state-of-os-hf-spring-2026